\section{Conclusiones}
\subsection{Conclusiones del trabajo}
En este trabajo hemos manejado información que ha sido un activo indudable para nosotros, por lo que saber cómo obtener nueva información a partir de estos volúmenes de información tan elevados, se convierte en una tarea imprescindible para conseguir sacar el mayor partido posible a tan apreciado activo.\\
 
Aquí es donde entra en juego el modelo KDD que por lo tanto, nos ha resultado muy interesante haber trabajado y aprendido su funcionalidad y proceso ya que nos ha ayudado a saber cómo tratar y manejar ese gran activo, esa gran cantidad de información que gracias a ello se puede estudiar el historial de accidentes, pudiendo así obtener resultados verídicas e inequívocos sobre el volumen de información.\\
 
Con ello podríamos conseguir mejorar nuestras condiciones de vida descubriendo las situaciones conflictivos siendo así menos propenso a cometer un accidente de tráfico.
  
El resultado de este estudio ha tenido dos puntos de vista notablemente diferenciados, la edad y las catástrofes naturales.\\

Si miramos la edad como principal problema causante del accidente nos encontramos que en nuestra franja analizada la mayoría de conductores de los vehículos que tuvieron dichos accidentes eran menores de edad, esto puede ser debido a que no fueron formados académicamente y prácticamente para desempeñar dicha acción y ello conlleva a una falta de técnica y experiencia para resolver problemas de riesgos que nos podemos encontrar ante el volante. Mientras que si nos centramos en la causa del accidente observamos que la mayoría son causados a raíz de desastres naturales, más en concreto cuando hay niebla.

\subsection{Grado de Cumplimiento}
Gracias a la utilización del modelo de KDD e ir realizando poco a poco su proceso, hemos podido hacer que los datos sean más manejable, entendibles, claros y sencillos de usar y evaluar. 

En primer lugar, hemos realizado una selección de los datos y atributos que nos resultan útiles para nuestro estudio. Más tarde, realizamos un preproceso de los datos seleccionados para a continuación, realizar una transformación representando la información de una manera útil y sencilla para manejar los datos.

Tras este proceso de transformación hemos podido ejecutar una minería de datos y por lo tanto una interpretación de resultados; pudiendo así detectar los puntos, situaciones y circunstancias conflictivos que puedan ocasionar cualquier tipo de accidente de tráfico.

Con todo esto, se puede decir que el grado de cumplimiento del proceso KDD y del trabajo en general ha sido bastante elevado y completo.


\subsection{Trabajo futuro}
En un futuro, no solamente se podría mejorar el proceso realizado en este trabajo pudiendo tratar los resultados como datos generales completamente verídicos, sino que también determinar mejor los puntos y eventos claves de accidentes.\\
Con esto, se podría ayudar en un futuro y en otros sectores tanto a las decisiones de nuevas normas de circulación como a la construcción y el suavizado de los puntos o curvas conflictivas.
